搜索：多模态提示框架

「多模态提示框架」共找到 2844 篇相关文章

刚刚，阿里「欢乐马」正式上线，抢先实测这匹「黑马」

4月27日，阿里ATH团队上线视频生成模型HappyHorse 1.0。它依托多模态架构，音视频创作编辑一体，价格实惠。支持文生、图生、多图参考生视频，视频编辑功能强大，能精准替换主体、添加元素、改变风格。

中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。

李飞飞团队开源核心技术Spark 2.0，可优化3D世界，让普通设备通过浏览器流畅访问交互。它有自动选细节、分批加载、优化存储三绝招，适配主流框架，有望改变与数字世界互动方式。

在检索增强生成系统中，稠密检索器是核心组件，但传统训练方法有局限。德国达姆施塔特工业大学蔡丰宇团队提出Revela，将检索器训练目标统一到语言建模框架，优势明显，实验效果佳。

阿里开源的前端增强项目 PageAgent 火了，在 GitHub 获 8k+ star。它是纯前端 JavaScript GUI 智能体框架，可让网页拥有 AI Agent，通过自然语言控制界面，有自动填表单等功能，使用简单。

文章指出多模态大模型在基准测试分数高，在实际业务流程却像‘职场巨婴’。研究团队构建Trainee - Bench测试顶尖模型，结果显示模型离‘独立上岗’远，凸显提升Agent自主学习性的重要性。

大语言模型发展中，上下文长度成关键瓶颈，主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》，提出可切换注意力框架，为长上下文研究提供新思路。

阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。

PixVerse R1 突然上线，带来「即时响应、即看即创」新体验。它是全球首个支持最高 1080P 分辨率通用实时世界模型，实现从「静态输出」到「实时交互」跨越，本文将解析其技术突破。

MIT天才博士肖光烜刚毕业就官宣加盟Thinking Machines，主攻大模型预训练。他履历耀眼，博士论文破解LLM三大难题，构建高效大模型框架。Thinking Machines薪资可观，平均年薪超OpenAI等公司。